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  1. OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf

  2. 数字图像处理(第三版)冈萨雷斯,北京大学研究生上课专用ppt课件书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而 我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算 法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用 OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要 是能解决实际问题。 在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。 4本书的时效性 本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-07-05
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:qq_28005905
  1. 基于卷积神经网络的手势识别

  2. Python+CNN+Tensorflow识别手势,目前做到了0-7的手势。文件为源代码和训练集。主要是调用OpenCV,预处理的主要步骤为:去噪 -> 肤色检测 -> 二值化 -> 形态学处理 -> 轮廓提取,其中最麻烦的两项为肤色检测和轮廓提取。去噪音:使用双边滤波器,该滤波器考虑了图像的空间关系,也考虑图像的灰度关系。双边滤波同时使用了空间高斯权重和灰度相似性高斯权重,确保了边界不会被模糊掉。然后,肤色检测和二值化处理采用YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-06-21
    • 文件大小:18874368
    • 提供者:cqs1997
  1. python-opencv颜色提取分割方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇python-opencv颜色提取分割方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:39936
    • 提供者:weixin_38607026
  1. python-opencv颜色提取分割方法

  2. 1.用于简单的对象检测、跟踪 2.简单前背景分割 #encoding:utf-8 #黄色检测 import numpy as np import argparse import cv2 image = cv2.imread('huang.png') color = [ ([0, 70, 70], [100, 255, 255])#黄色范围~这个是我自己试验的范围,可根据实际情况自行调整~注意:数值按[b,g,r]排布 ] #如果color中定义了几种颜色区间,都可以分割出来 for (low
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38624183
  1. Python Opencv实现单目标检测的示例代码

  2. 一 简介 目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分,将其分割出来进行下一步操作,可避免背景的干扰。以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法,算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1,背景区域全置为0,然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割,在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例。 环境:python3.7 opencv4.4.0 二 背景前景分离 1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件 根据图像前景和背景的差异进行二值化,例如有明显颜色差异的转换到HSV色彩空间进行分割。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:143360
    • 提供者:weixin_38735899